在当今互联网大数据时代，数据采集日益发展，HTTP代理在其中扮演着重要的角色。和其他产品一样，在使用HTTP代理的时候我们也会遇到诸如：稳定性、匿名程度、响应速度、IP池可用率等问题，如何对HTTP代理进行测试，才能满足我们的需求？

目前市面上很多HTTP代理都有提供试用，购买之前大部分人都会试用，但是我们很经常看到，很多uu在互动社区评判HTTP代理服务提供商提供的产品购买后使用效果不尽如人意。具体如何，真的很难让人辩驳。

这次我购买了巨量代理进行测试供大家参考。那一起看看测试结果吧！

1.测试HTTP代理的注意事项

在测试之前，我们需要注意的是：

• 测试环境应该符合实际应用环境
• 测试频率要符合我们日常做数据采集的使用习惯
• 测试IP的节点范围要广
• 不同应用场景下的不同需求，需要选择适合的测试方法和指标

2.HTTP代理测试项目

无论测试哪家HTTP代理，逃不开这几项：可用率、响应速度、稳定性、匿名度、安全性测试，以此来全面评估这家HTTP代理的质量。

• 响应速度

通过测量HTTP代理与目标服务器之间的响应时间，评估HTTP代理的连接速度。在测试的时候，可以统计一下所有的时间，然后测算平均响应时间。如果这个HTTP代理能够更快地传输请求和接收响应，证明这个HTTP代理速度越快。

• 可用率

一个可用性高的HTTP代理意味着它在大部分时间内都能正常工作，并且能够顺利传递请求和响应。我这设置成30秒，意思就是使用这个HTTP代理访问网站超过30秒还是得不到响应，就默认为这个HTTP代理无效了。

假设我们一次性提取1000个HTTP代理，如果这1000个HTTP代理在我们使用的时候，有50个超过30秒得到不到响应/无法传递请求，则认为这个可用率为（1000-50）➗1000=95%。

• 稳定性

在数据抓取的时候，我们会用到大量的HTTP代理，一个稳定的HTTP代理能够长时间保持连接，并且不会频繁断开或出现连接错误，才能有效助力我们数据抓取。

• 带宽

对于大部分的用户来说，HTTP代理的带宽高低也很影响使用体验，而影响HTTP代理的带宽高低的因素蛮多的，如：HTTP代理的使用人数、厂商对HTTP代理带宽的限制、代理服务器的性能等。

3.测评环境

良好的测试环境，需要在稳定的网络环境下测试，以及，至少跑得动的设备，手动加狗头。

这次测评，我是使用 python 30个线程池进行多线程测试，其中电脑配置如下：

4.测试链接

依然是我们的度同学

5.测试数量

基于概率，选择提取1000个HTTP代理进行测试。

6.测试过程

这次，我把响应速度和可用率结合在一起，测试巨量代理对百度站点的连通性和请求延迟。

• 有效性+延迟部分代码如下：

# 测试代理ip有效性核心代码
def test_proxy_usability(proxy_ip,thread_id):
    target_url = 'http://www.baidu.com'
    headers = {
        "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36"
    }
    proxies = {
        'http': f'http://{proxy_ip}',
        'https': f'http://{proxy_ip}'
    }
    try:
        status = "失败"
        resp = session.get(target_url,headers=headers, proxies=proxies, timeout=5)
        if resp.status_code == 200:
            status = "成功"
        else:
            pass
    except Exception as e:
        pass  

状态码‘200’就是访问成功，证明这个HTTP代理是有效的。

测试运行如下：

• 稳定性：利用平均响应速度方差分析，我们可以发现稳定性如何较高。

计算公式如下：

S^2=1/n[（x1-x）^2+（x2-x）^2+……+（xn-x）^2]

简单来说，excel的里面的方差计算公式VAR()可以帮助我们秒计算。善用excel~

• 带宽测试部分代码如下：

#测试带宽核心代码
def test_proxy_bandwidth(auth_key,ip,proxies,thread_id,source_url):
    res = {
        "thread_id":thread_id,
        "ip":ip.replace('\n',''),
        "target_url":source_url,
    }
    file_size = 10 * 1024 * 1024  # 10 MB
    start_time = time.time()
    downloaded_size = 0
    try:
        response = requests.get(source_url, proxies=proxies, stream=True, timeout=30)
        dirname = f"./{auth_key}_{ip}"
        with open(f'{dirname}', 'wb') as f:
            for chunk in response.iter_content(chunk_size=8192):
                f.write(chunk)
                downloaded_size += len(chunk)
                f.flush()
                if downloaded_size >= file_size:
                    break

        elapsed_time = time.time() - start_time
        download_speed = downloaded_size / elapsed_time / 1024   # KB/s

    except Exception as e:
        elapsed_time = time.time() - start_time
        download_speed = downloaded_size / elapsed_time / 1024  # MB/s

这里是下载10M文件，记录测试网速。

测试运行如下：

7.巨量代理HTTP代理测试结果

u1s1，个人不是很喜欢余额这种方式，虽然有赠送，但是实际使用中无法把握好IP的数量，如果还需要购买一部分，但是面额不多不少很是尴尬，充多了放那心里不舒服，充少了送的少也不舒服，但是目前这么测评下来发现还蛮多家是这种套路的。

是哪家带起来的风气？我发现好几家都延迟都直接写≤10ms？实际上仅仅只是用度娘测，出来的响应速度都完全没有这么快，盲目追求极值，夸大宣传不可取。

不知是否是我购买的是新出的不限量套餐，测试的成功率已经低于90%了，有点无言以对，说好的99.9%可用率在哪里？还是这新出的不包含在内？

同我们的优秀学生青果网络最终各项测试数值相比，青果网络在HTTP代理性能方面表现更加优异，价格更贴合人民群众的需求。

高稳定、高可靠、高带宽、高可用率、高并发……

还有什么是不高的？！

噢，是他们的价格，想了解他们价格的可以自己去看他们的网站，真的惊了。

很多uu就会提出疑问，为什么青果网络能做到性能优异的同时，把价格给打下来？毕竟HTTP代理服务器日常运维、人员配比也需要成本？带着这个疑惑，我翻遍了青果网络的网站，发现他们原来就是IDC出身，自带设备和开发技术的优势，整体而言会比那些HTTP代理的二道贩子更有底气和实力，所以会更推荐青果网络。

希望这篇测试文章，能够帮到那些在观望HTTP代理哪家强的人。